# 高级 RNN 的使用，基于RNN（或者RNN的变体，，LSTM，GRU等）构建一个 名字 -> 国家 的分类器
# 维度变化参考：https://www.cnblogs.com/duye/p/10590146.html
import math
import time

import numpy as np
import torch
# 用于构建数据集
from matplotlib import pyplot as plt
from torch.nn.utils.rnn import pack_padded_sequence
from torch.utils.data import Dataset
from torch.utils.data import DataLoader
# 用于处理解压缩和读取csv数据
import csv
import gzip

# Parameters
# 隐层特征维度
HIDDEN_SIZE = 100

# batch大小
BATCH_SIZE = 256
# RNN 网络层数
N_LAYER = 2
# 训练轮数
N_EPOCHS = 100
# ASCII 字符编码位数，可以看作是输入特征维度
N_CHARS = 128
# 是否使用GPU加速
USE_GPU = False


# 1、准备数据
class NameDataset(Dataset):
    def __init__(self, is_train_set=True):
        filename = '../../datasets/names_train.csv.gz' if is_train_set else '../../datasets/names_test.csv.gz'
        with gzip.open(filename, 'rt') as f:
            # 将文件读到 reader 中
            reader = csv.reader(f)
            # 获得所有行的数据，并存到列表中
            rows = list(reader)
        # 数据的第一列为名字，具体操作是遍历rows，并获得每个元素row的第一个元素row[0]，然后添加到列表中，最后返回一个列表赋值给names
        self.names = [row[0] for row in rows]
        # 获得姓名列表的长度
        self.len = len(self.names)
        # 获取name对应的国家，和name一一对应，具体操作和获取名字类似
        self.countries = [row[1] for row in rows]
        # 获取国家列表，这里是一个不含重复元素的列表，具体操作是先获得不重复的元素，再根据字典序进行排序
        self.country_list = list(sorted(set(self.countries)))
        self.country_dict = self.getCountryDict()
        # 获得所有标签的个数，即不重复国家的列表长度
        self.country_num = len(self.country_list)

    def __getitem__(self, index):
        # 根据索引获得姓名
        return self.names[index], self.country_dict[self.countries[index]]

    def __len__(self):
        return self.len

    # 返回一个字典，键为国家名称，值为对应的索引，和country_list对应
    def getCountryDict(self):
        country_dict = dict()
        for idx, country_name in enumerate(self.country_list, 0):
            country_dict[country_name] = idx
        return country_dict

    # 根据country的id获得对应的值
    def idx2country(self, index):
        return self.country_list[index]

    # 返回国家的数量
    def getCountriesNum(self):
        return self.country_num


# 构建数据集和数据加载器
# 训练集
train_dataset = NameDataset(is_train_set=True)
train_dataloader = DataLoader(train_dataset, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True)
# 测试集，测试集不需要打乱顺序，shuffle=False
test_dataset = NameDataset(is_train_set=True)
test_dataloader = DataLoader(train_dataset, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=False)
# 国家数量
N_COUNTRY = train_dataset.getCountriesNum()


class RNNClassifier(torch.nn.Module):
    # 传入参数：输入维度、隐层维度、输出维度、网络层数、是否使用双向RNN
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size, n_layers=1, bidirectional=True):
        super(RNNClassifier, self).__init__()
        self.input_size = input_size
        self.hidden_size = hidden_size
        self.output_size = output_size
        self.n_layers = n_layers
        self.bidirectional = bidirectional
        # 是否使用双向RNN
        self.n_directions = 2 if self.bidirectional else 1
        # 定义embedding，传入参数，①需要构造的embedding的数量，即词汇表中单词的个数；②embedding的维度，这里通常是序列的长度；返回一个（input_size,embedding_dim）的tensor
        # 这些参数是对样本的要求
        self.embedding = torch.nn.Embedding(num_embeddings=self.input_size, embedding_dim=self.hidden_size)
        # 定义GRU，传入参数：输入特征维度、隐层特征维度、网络层数、是否是双向
        self.gru = torch.nn.GRU(input_size=self.hidden_size, hidden_size=self.hidden_size, num_layers=self.n_layers,
                                bidirectional=self.bidirectional)
        # 定义一个线性层，处理最后一层隐层的输出
        self.fc = torch.nn.Linear(hidden_size * self.n_directions, output_size)

    def forward(self, input, seq_lengths):
        # input shape : Batch x Seq -> S x B，这里是因为embedding层需要这样一个维度，
        # 因为GRU每个时间步输入的是一个单词，所以应该是每个时间步取所有序列的第一个的单词送入GRU，所以是SxB
        # 参考：https://www.cnblogs.com/duye/p/10590146.html
        input = input.t()
        # 获得批处理大小
        batch_size = input.size(1)
        # 初始化h0
        hidden = self._init_hidden(batch_size)
        # 获得输入样本的embedding，这里要求输入的shape为(S x B x inputSize)，如果把样本看作一个整体，不考虑样本特征维度，就是(SxB)
        embedding = self.embedding(input)
        # pack them up，embedding的shape是（S,B,hidden_size)，seq_lengths是batch中所有序列的长度的列表
        # 这里是一种处理序列长度不唯一问题的方法，提高GRU速度，比较复杂，参考PPT
        gru_input = pack_padded_sequence(embedding, seq_lengths)
        # GRU的输出和隐层输出，这里主要需要的是hidden
        output, hidden = self.gru(gru_input, hidden)
        # 如果是双向的RNN，则需要将hidden作一个拼接
        if self.n_directions == 2:
            hidden_cat = torch.cat([hidden[-1], hidden[-2]], dim=1)
        else:
            hidden_cat = hidden[-1]
        fc_output = self.fc(hidden_cat)
        return fc_output

    def _init_hidden(self, batch_size):
        # 初始化隐层输入h0
        hidden = torch.zeros(self.n_layers * self.n_directions,
                             batch_size, self.hidden_size)
        return create_tensor(hidden)


# 对数据进行一个转换，获得GRU可以处理的数据
def name2list(name):
    arr = [ord(c) for c in name]
    return arr, len(arr)


# 判断是否使用GPU加速，如果使用，则需要将数据拷贝到GPU上
def create_tensor(tensor):
    if USE_GPU:
        device = torch.device('cuda:0')
        tensor = tensor.to(device)
    return tensor


# 对原始数据进行一个处理，更好的用GRU计算
def make_tensors(names, countries):
    # 获得序列和序列长度
    sequence_and_lengths = [name2list(name) for name in names]
    # 获得名字序列
    name_sequences = [sl[0] for sl in sequence_and_lengths]
    # 获得每个序列的长度
    seq_lengths = torch.LongTensor([sl[1] for sl in sequence_and_lengths])
    countries = countries.long()

    # 获得初始化的序列矩阵，shape为（名字的个数，所有名字中的最大长度）
    seq_tensor = torch.zeros(len(name_sequences), seq_lengths.max()).long()
    # 遍历名字序列，完善seq_tensor
    for idx, (seq, seq_len) in enumerate(zip(name_sequences, seq_lengths), 0):
        seq_tensor[idx, :seq_len] = torch.LongTensor(seq)

    # sort作用：对给定tensor的指定维度进行排序，返回排序后的结果和排序后的值对应原来维度位置的序号。
    seq_lengths, perm_idx = seq_lengths.sort(dim=0, descending=True)
    # 根据perm_idx修改seq_tensor和countries的顺序
    seq_tensor = seq_tensor[perm_idx]
    countries = countries[perm_idx]

    return create_tensor(seq_tensor), create_tensor(seq_lengths), create_tensor(countries)


# 计算时间
def time_since(since):
    s = time.time() - since
    m = math.floor(s / 60)
    s -= m * 60
    return '%dm %ds' % (m, s)


# 绘图
def drawAcc(acc_list):
    epoch = np.arange(1, len(acc_list) + 1, 1)
    acc_list = np.array(acc_list)
    plt.plot(epoch, acc_list)
    plt.xlabel('Epoch')
    plt.ylabel('Accuracy')
    plt.grid()
    plt.show()


# 训练模型
def trainModel():
    total_loss = 0
    for i, (names, countries) in enumerate(train_dataloader, 1):
        inputs, seq_lengths, target = make_tensors(names, countries)
        output = classifier(inputs, seq_lengths)
        loss = criterion(output, target)
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

        total_loss += loss.item()
        if i % 10 == 0:
            print(f'[{time_since(start)}] Epoch {epoch}', end='')
            print(f'[{i * len(inputs)} / {len(train_dataset)}]', end='')
            print(f'loss = {total_loss / (i * len(inputs))}')
    return total_loss


# 测试模型
def testModel():
    correct = 0
    total = len(test_dataset)
    print('evaluating trained model...')
    # with torch.no_grad():代码块的代码不进行反向传播和更新参数
    with torch.no_grad():
        for i, (names, countries) in enumerate(test_dataloader, 1):
            inputs, seq_lengths, target = make_tensors(names, countries)
            output = classifier(inputs, seq_lengths)
            pred = output.max(dim=1, keepdim=True)[1]
            correct += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item()
    rate = correct / total
    percent = '%.2f' % (100 * rate)
    print(f'Test set: Accuracy {correct} / {total} {percent}%')
    return rate


# 定义模型实例
classifier = RNNClassifier(N_CHARS, HIDDEN_SIZE, N_COUNTRY, N_LAYER)
# 损失函数和优化器
criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(classifier.parameters(), lr=0.01)

if __name__ == '__main__':
    if USE_GPU:
        device = torch.devece('cuda:0')
        classifier.to(device)
    start = time.time()
    print("Training for %d epochs..." % N_EPOCHS)
    acc_list = []
    for epoch in range(1, N_EPOCHS + 1):
        trainModel()
        acc = testModel()
        acc_list.append(acc)
    drawAcc(acc_list)
